IOTA-IOTA架构(IOTA)

作者:cmwxj@126.com
发布时间: 2019-12-28 08:30:06 (4年前)
关键词: IOTA onos
摘要:

                              
                                     而在IOT大潮下，智能手机、PC、智能硬件设备的计算能力越来越强，而业务需求要求数据实时响应需求能力也越来越强，过去传统的中心化、非实时化数据处理的思路已经不适应现在的大数据分析需求，

IOTA架构
而在IOT大潮下，智能手机、PC、智能硬件设备的计算能力越来越强，而业务需求要求数据实时响应需求能力也越来越强，过去传统的中心化、非实时化数据处理的思路已经不适应现在的大数据分析需求，

我提出新一代的大数据IOTA架构来解决上述问题，整体思路是设定标准数据模型，通过边缘计算技术把所有的计算过程分散在数据产生、计算和查询过程当中，以统一的数据模型贯穿始终，从而提高整体的预算效率，同时满足即时计算的需要，可以使用各种Ad-hoc Query来查询底层数据：
[图片]![](/user/files/L7PE1vBW_ViZ9RjIwf5eIDqwWEM_Hc0dCCxHIMnxnzA.png)

IOTA架构
IOTA整体技术结构分为几部分：
● Common Data Model：贯穿整体业务始终的数据模型，这个模型是整个业务的核心，要保持SDK、cache、历史数据、查询引擎保持一致。对于用户数据分析来讲可以定义为“主-谓-宾”或者“对象-事件”这样的抽象模型来满足各种各样的查询。以大家熟悉的APP用户模型为例，用“主-谓-宾”模型描述就是“X用户 – 事件1 – A页面（2018/4/11 20:00） ”。当然，根据业务需求的不同，也可以使用“产品-事件”、“地点-时间”模型等等。模型本身也可以根据协议（例如 protobuf）来实现SDK端定义，中央存储的方式。此处核心是，从SDK到存储到处理是统一的一个Common Data Model。

● Edge SDKs & Edge Servers：这是数据的采集端，不仅仅是过去的简单的SDK，在复杂的计算情况下，会赋予SDK更复杂的计算，在设备端就转化为形成统一的数据模型来进行传送。例如对于智能Wi-Fi采集的数据，从AC端就变为“X用户的MAC 地址-出现- A楼层（2018/4/11 18:00）”这种主-谓-宾结构，对于摄像头会通过Edge AI Server，转化成为“X的Face特征- 进入- A火车站（2018/4/11 20:00）”。也可以是上面提到的简单的APP或者页面级别的“X用户 – 事件1 – A页面（2018/4/11 20:00） ”，对于APP和H5页面来讲，没有计算工作量，只要求埋点格式即可。
● Real Time Data：实时数据缓存区，这部分是为了达到实时计算的目的，海量数据接收不可能海量实时入历史数据库，那样会出现建立索引延迟、历史数据碎片文件等问题。因此，有一个实时数据缓存区来存储最近几分钟或者几秒钟的数据。这块可以使用Kudu或者Hbase等组件来实现。这部分数据会通过Dumper来合并到历史数据当中。此处的数据模型和SDK端数据模型是保持一致的，都是Common Data Model，例如“主-谓-宾”模型。

● Historical Data：历史数据沉浸区，这部分是保存了大量的历史数据，为了实现Ad-hoc查询，将自动建立相关索引提高整体历史数据查询效率，从而实现秒级复杂查询百亿条数据的反馈。例如可以使用HDFS存储历史数据，此处的数据模型依然SDK端数据模型是保持一致的Common Data Model。
● Dumper：Dumper的主要工作就是把最近几秒或者几分钟的实时数据，根据汇聚规则、建立索引，存储到历史存储结构当中，可以使用map reduce、C、Scala来撰写，把相关的数据从Realtime Data区写入Historical Data区。

● Query Engine：查询引擎，提供统一的对外查询接口和协议（例如SQL JDBC），把Realtime Data和Historical Data合并到一起查询，从而实现对于数据实时的Ad-hoc查询。例如常见的计算引擎可以使用presto、impala、clickhouse等。

● Realtime model feedback：通过Edge computing技术，在边缘端有更多的交互可以做，可以通过在Realtime Data去设定规则来对Edge SDK端进行控制，例如，数据上传的频次降低、语音控制的迅速反馈，某些条件和规则的触发等等。简单的事件处理，将通过本地的IOT端完成，例如，嫌疑犯的识别现在已经有很多摄像头本身带有此功能。

IOTA大数据架构，主要有如下几个特点：
● 去ETL化：ETL和相关开发一直是大数据处理的痛点，IOTA架构通过Common Data Model的设计，专注在某一个具体领域的数据计算，从而可以从SDK端开始计算，中央端只做采集、建立索引和查询，提高整体数据分析的效率。

● Ad-hoc即时查询：鉴于整体的计算流程机制，在手机端、智能IOT事件发生之时，就可以直接传送到云端进入real time data区，可以被前端的Query Engine来查询。此时用户可以使用各种各样的查询，直接查到前几秒发生的事件，而不用在等待ETL或者Streaming的数据研发和处理。

● 边缘计算（Edge-Computing）：将过去统一到中央进行整体计算，分散到数据产生、存储和查询端，数据产生既符合Common Data Model。同时，也给与Realtime model feedback，让客户端传送数据的同时马上进行反馈，而不需要所有事件都要到中央端处理之后再进行下发。

[图片]
15235008257174.png![](/user/files/msH1uYMHT7H8yJC9QQ30LBW59gHX0IRY-e6jvqPHFv4.png)
如上图，IOTA架构有各种各样的实现方法，为了验证IOTA架构，易观也自主设计并实现了“秒算”引擎，目前支持易观内部月活5.5亿设备端进行计算的同时，也基于“秒算”引擎研发出了可以独立部署在企业客户内，进行数字用户分析和营销的“易观方舟”，可以访问ark.analysys.cn进行体验。
在大数据3.0时代，Lambda大数据架构已经无法满足企业用户日常大数据分析和精益运营的需要，去ETL化的IOTA大数据架构才是未来,IOTA架构 而在IOT大潮下，智能手机、PC、智能硬件设备的计算能力越来越强，而业务需求要求数据实时响应需求能力也越来越强，过去传统的中心化、非实时化数据处理的思路已经不适应现在的大数据分析需求，
我提出新一代的大数据IOTA架构来解决上述问题，整体思路是设定标准数据模型，通过边缘计算技术把所有的计算过程分散在数据产生、计算和查询过程当中，以统一的数据模型贯穿始终，从而提高整体的预算效率，同时满足即时计算的需要，可以使用各种Ad-hoc Query来查询底层数据： [图片]<img src="/user/files/L7PE1vBW_ViZ9RjIwf5eIDqwWEM_Hc0dCCxHIMnxnzA.png" alt="">
IOTA架构 IOTA整体技术结构分为几部分： ● Common Data Model：贯穿整体业务始终的数据模型，这个模型是整个业务的核心，要保持SDK、cache、历史数据、查询引擎保持一致。对于用户数据分析来讲可以定义为“主-谓-宾”或者“对象-事件”这样的抽象模型来满足各种各样的查询。以大家熟悉的APP用户模型为例，用“主-谓-宾”模型描述就是“X用户 – 事件1 – A页面（2018/4/11 20:00） ”。当然，根据业务需求的不同，也可以使用“产品-事件”、“地点-时间”模型等等。模型本身也可以根据协议（例如 protobuf）来实现SDK端定义，中央存储的方式。此处核心是，从SDK到存储到处理是统一的一个Common Data Model。
● Edge SDKs & Edge Servers：这是数据的采集端，不仅仅是过去的简单的SDK，在复杂的计算情况下，会赋予SDK更复杂的计算，在设备端就转化为形成统一的数据模型来进行传送。例如对于智能Wi-Fi采集的数据，从AC端就变为“X用户的MAC 地址-出现- A楼层（2018/4/11 18:00）”这种主-谓-宾结构，对于摄像头会通过Edge AI Server，转化成为“X的Face特征- 进入- A火车站（2018/4/11 20:00）”。也可以是上面提到的简单的APP或者页面级别的“X用户 – 事件1 – A页面（2018/4/11 20:00） ”，对于APP和H5页面来讲，没有计算工作量，只要求埋点格式即可。 ● Real Time Data：实时数据缓存区，这部分是为了达到实时计算的目的，海量数据接收不可能海量实时入历史数据库，那样会出现建立索引延迟、历史数据碎片文件等问题。因此，有一个实时数据缓存区来存储最近几分钟或者几秒钟的数据。这块可以使用Kudu或者Hbase等组件来实现。这部分数据会通过Dumper来合并到历史数据当中。此处的数据模型和SDK端数据模型是保持一致的，都是Common Data Model，例如“主-谓-宾”模型。
● Historical Data：历史数据沉浸区，这部分是保存了大量的历史数据，为了实现Ad-hoc查询，将自动建立相关索引提高整体历史数据查询效率，从而实现秒级复杂查询百亿条数据的反馈。例如可以使用HDFS存储历史数据，此处的数据模型依然SDK端数据模型是保持一致的Common Data Model。 ● Dumper：Dumper的主要工作就是把最近几秒或者几分钟的实时数据，根据汇聚规则、建立索引，存储到历史存储结构当中，可以使用map reduce、C、Scala来撰写，把相关的数据从Realtime Data区写入Historical Data区。
● Query Engine：查询引擎，提供统一的对外查询接口和协议（例如SQL JDBC），把Realtime Data和Historical Data合并到一起查询，从而实现对于数据实时的Ad-hoc查询。例如常见的计算引擎可以使用presto、impala、clickhouse等。
● Realtime model feedback：通过Edge computing技术，在边缘端有更多的交互可以做，可以通过在Realtime Data去设定规则来对Edge SDK端进行控制，例如，数据上传的频次降低、语音控制的迅速反馈，某些条件和规则的触发等等。简单的事件处理，将通过本地的IOT端完成，例如，嫌疑犯的识别现在已经有很多摄像头本身带有此功能。
IOTA大数据架构，主要有如下几个特点： ● 去ETL化：ETL和相关开发一直是大数据处理的痛点，IOTA架构通过Common Data Model的设计，专注在某一个具体领域的数据计算，从而可以从SDK端开始计算，中央端只做采集、建立索引和查询，提高整体数据分析的效率。
● Ad-hoc即时查询：鉴于整体的计算流程机制，在手机端、智能IOT事件发生之时，就可以直接传送到云端进入real time data区，可以被前端的Query Engine来查询。此时用户可以使用各种各样的查询，直接查到前几秒发生的事件，而不用在等待ETL或者Streaming的数据研发和处理。
● 边缘计算（Edge-Computing）：将过去统一到中央进行整体计算，分散到数据产生、存储和查询端，数据产生既符合Common Data Model。同时，也给与Realtime model feedback，让客户端传送数据的同时马上进行反馈，而不需要所有事件都要到中央端处理之后再进行下发。
[图片] 15235008257174.png<img src="/user/files/msH1uYMHT7H8yJC9QQ30LBW59gHX0IRY-e6jvqPHFv4.png" alt=""> 如上图，IOTA架构有各种各样的实现方法，为了验证IOTA架构，易观也自主设计并实现了“秒算”引擎，目前支持易观内部月活5.5亿设备端进行计算的同时，也基于“秒算”引擎研发出了可以独立部署在企业客户内，进行数字用户分析和营销的“易观方舟”，可以访问ark.analysys.cn进行体验。 在大数据3.0时代，Lambda大数据架构已经无法满足企业用户日常大数据分析和精益运营的需要，去ETL化的IOTA大数据架构才是未来

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